KR102395234B1 - A system for predicting drinking status and a prediction method using the same - Google Patents

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KR102395234B1
KR102395234B1 KR1020210130403A KR20210130403A KR102395234B1 KR 102395234 B1 KR102395234 B1 KR 102395234B1 KR 1020210130403 A KR1020210130403 A KR 1020210130403A KR 20210130403 A KR20210130403 A KR 20210130403A KR 102395234 B1 KR102395234 B1 KR 102395234B1
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gait
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walking
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주성용
조상일
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주식회사 인피아이
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Abstract

The present invention relates to a drinking status prediction system to promptly predict a subject's exercise ability for balance, reflexes, and the like and a drinking status prediction method using the same. According to the present invention, the drinking status prediction system comprises: a gait signal sensing unit including an acceleration sensor acquiring acceleration data of a subject, a gravity sensor acquiring the gravitational acceleration, a gyro sensor acquiring rotation data by measuring rotation speed, rotation degree, and tilt degree, a GPS sensor calculating real-time location data, a pressure sensor measuring air pressure to acquire altitude data, a proximity sensor determining whether there is the subject, and an image sensor acquiring image data of a face of the subject and a road surface; and a gait information analysis unit including a data storage unit storing gait analysis data, a display unit outputting the gait analysis data in a graphic user interface (GUI) form, a touch signal input unit performing a function of transmitting a command such as selecting or executing a predetermined graphic image displayed on the display unit, a wireless communication unit transmitting the gait analysis data, and a control unit generating and outputting the gait analysis data. In addition, the drinking status prediction method comprises: a gait signal sensing unit activation step of activating the gait signal sensing unit; a reference data acquisition step of securing initial reference points of acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, and image data; and a gait analysis step of processing the gait signal and analyzing exercise ability.

Description

음주상태 예측시스템 및 예측방법{A system for predicting drinking status and a prediction method using the same}A system for predicting drinking status and a prediction method using the same}

본 발명은 음주상태 예측시스템 및 예측방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 이동형 단말기에 내장된 다양한 센서와 이를 기반으로 구동되는 응용프로그램을 통하여 피평가자의 균형감각과 반사신경 등에 대한 운동 능력을 측정함으로써 운전과 노동 등의 특정 행위에 대한 수행 가능 여부를 판별하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a drinking state prediction system and predicting method, and more particularly, by measuring the motor ability for a person's sense of balance and reflexes, etc., through various sensors built in a mobile terminal and an application program driven based thereon. It is about the technology to determine whether it is possible to perform specific actions such as labor and labor.

음주에 기인한 사고에는 도로에서의 교통사고, 산업현장에서의 안전사고 등이 있으며 이를 예방하고자 강화된 단속과 처벌이 이루어지고 있으나 지속적으로 사고가 발생되고 있는 실정이다.Accidents caused by drinking include road traffic accidents and safety accidents at industrial sites.

음주는 개인적인 신체 조건별로 차이점은 있으나 대체로 균형감각, 반사신경, 판단력을 저하시켜 대형 사고를 유발할 수 있다. 이러한 음주 정도를 정량적인 수치로 표시해주는 종래의 음주측정기는 상대적으로 고가의 장비이며 이로 인한 초기 도입 예산에 대한 부담이 내재되어 있을 뿐만 아니라 원활한 운용을 위해서는 지속적인 센서 교정이 필요하다. 전술한 제한점으로 인하여 관급에서 운용하는 경우를 제외하고는 일반 산업현장까지 저변을 확대하여 도입 및 운용하기에는 어려운 실정이다.Although there are differences according to individual physical conditions, alcohol consumption can cause major accidents by lowering the sense of balance, reflexes, and judgment. The conventional breathalyzer, which displays the level of drinking as a quantitative numerical value, is a relatively expensive device, and the burden of the initial introduction budget is inherent in this, and continuous sensor calibration is required for smooth operation. Due to the above-mentioned limitations, it is difficult to introduce and operate by expanding the base to general industrial sites, except for cases where government officials operate.

이와 유사한 선행기술에는 대한민국 등록특허공보 제10-0652707호 (2006.12.01.) '이동통신단말기의 음주측정장치 및 방법'이 있다. 상기 선행기술에서는 실험에 의해, 정상상태시 이동체의 일정거리 이동에 따른, 평형상태,움직임,방향에 대한 기준데이터를 저장하는 메모리와; 사용자가 일정거리를 이동할때, 그 사용자의 이동에 따른 자장의 변화를 측정하여 가속도를 검출하는 가속도센서와; 사용자가 일정거리를 이동할때, 그 사용자의 이동에 따른 지자기를 검출하는 지자기센서와; 상기 가속도와 지자기를 소정 신호처리하여, 사용자의 움직임 및 이동방향, 이동통신단말기의 평형상태에 따른 감지데이터를, 상기 메모리의 기준데이터와 비교하고, 그 비교결과에 근거하여 음주상태를 표시수단에 표시하는 제어수단을 포함하고 감지데이터가 기준데이터보다 크면 음주상태로 판정하여 표시하고, 감지데이터가 기준데이터보다 작으면 정상상태로 판정하여 표시하는 기술을 개시한 바 있다.In a similar prior art, there is Republic of Korea Patent Publication No. 10-0652707 (2006.12.01.) 'a device and method for measuring breathability in a mobile communication terminal'. In the prior art, a memory for storing reference data for equilibrium state, movement, and direction according to the movement of a moving object by a certain distance in a steady state according to an experiment; an acceleration sensor for detecting acceleration by measuring a change in a magnetic field according to the movement of the user when the user moves a certain distance; a geomagnetic sensor for detecting geomagnetism according to the movement of the user when the user moves a certain distance; By processing the acceleration and geomagnetism as predetermined signals, the sensed data according to the movement and direction of movement of the user and the equilibrium state of the mobile communication terminal are compared with the reference data of the memory, and the drinking state is displayed on the display means based on the comparison result. It includes a control means for displaying, and when the sensed data is greater than the reference data, it is determined and displayed, and when the sensed data is less than the reference data, it is determined and displayed as a normal state.

다른 선행기술에는 대한민국 공개특허공보 제10-2002-0091554호 (2002.12.06.) '이동통신 단말기를 이용한 음주측정 방법 및 이를 위한 시스템'이 있다. 상기 선행기술에서는 이동통신망과 접속되며, 사용자의 토출호흡기 내의 음주 데이터를 측정하기 위한 음주측정 센서가 구비된 이동통신 단말기; 음주 상태에 따른 다양한 안내 메시지를 기저장하며, 상기 이동통신 단말기에 구비된 상기 음주측정 센서에 의해 측정된 음주 데이터를 상기 이동통신망을 통해 수신하여 상기 음주 데이터에 대응하는 음주 상태를 진단하고, 진단 결과에 대응하는 안내 메시지를 독출하여 상기 이동통신망을 통해 상기 이동통신 단말기로 전송하는 음주측정 서버를 포함하는 기술을 개시한 바 있다.In another prior art, there is a Korean Patent Application Laid-Open No. 10-2002-0091554 (2002.12.06.) 'a method for measuring breathability using a mobile communication terminal and a system therefor'. In the prior art, a mobile communication terminal connected to a mobile communication network and provided with a breathalyzer sensor for measuring the drinking data in the user's discharge respirator; Various information messages according to the drinking state are stored in advance, and the drinking data measured by the breathalyzer sensor provided in the mobile communication terminal is received through the mobile communication network to diagnose the drinking state corresponding to the drinking data, and diagnosis Reading a guide message corresponding to the result has been disclosed a technology including a breathalyzer server for transmitting to the mobile communication terminal through the mobile communication network.

또 다른 선행기술에는 대한민국 등록특허공보 제10-2234164호(2021.03.25.) '접촉식 음주측정센서를 이용한 음주 사고 예방 시스템 및 이를 이용한 음주 사고 예방 방법'이 있다. 상기 선행기술에서는 접촉식 음주 측정 센서가 구비된 사용자 단말기로부터 음주측정결과와 신원인증정보를 전달받아 사용자의 음주 여부 및 기 등록된 사용자인지를 판정하고, 해당 사용자가 기 등록된 사용자이고 음주 상태가 아닌 경우 인증코드를 생성하여 사용자 단말기로 전송하는 중앙관제서버와; 관제 대상 장치에 설치되고, 상기 사용자 단말기로 전송된 인증코드가 인식되는 경우, 관제 대상 장치의 장치제어부로 제어 명령을 전송하는 관제단말기를 포함하는 기술을 개시한 바 있다.In another prior art, there is Republic of Korea Patent Publication No. 10-2234164 (2021.03.25.) 'a system for preventing a drinking accident using a contact breath sensor and a method for preventing a drinking accident using the same'. In the prior art, a breathalyzer test result and identity authentication information are received from a user terminal equipped with a contact-type breathalyzer sensor to determine whether the user is drinking and whether the user is a registered user, and the user is a registered user and the drinking state is If not, a central control server that generates an authentication code and transmits it to the user terminal; A technology including a control terminal installed in a control target device and transmitting a control command to a device controller of the control target device when the authentication code transmitted to the user terminal is recognized has been disclosed.

그러나 전술한 선행기술들에서는 이동형 단말기의 디스플레이에 가상의 보행유도선과 터치 요구 객체가 출력되어 피평가자의 균형감각과 반사신경 등에 대한 운동 능력을 신속하게 예측할 수 있는 기술을 제안하지는 못하였다.However, in the above-mentioned prior arts, a technology for rapidly predicting the exercise ability of the subject's sense of balance and reflexes by outputting a virtual gait guide line and a touch request object on the display of the mobile terminal has not been proposed.

대한민국 등록특허공보 제10-0652707호 (2006.12.01.) ‘이동통신단말기의 음주측정장치 및 방법’Republic of Korea Patent Publication No. 10-0652707 (2006.12.01.) ‘A device and method for measuring breathability in mobile communication terminals’ 대한민국 공개특허공보 제10-2002-0091554호 (2002.12.06.) ‘이동통신 단말기를 이용한 음주측정 방법 및 이를 위한 시스템’Republic of Korea Patent Publication No. 10-2002-0091554 (2002.12.06.) ‘Method for measuring breathability using mobile communication terminal and system therefor’ 대한민국 등록특허공보 제10-2234164호(2021.03.25.) ‘접촉식 음주측정센서를 이용한 음주 사고 예방 시스템 및 이를 이용한 음주 사고 예방 방법’Republic of Korea Patent Publication No. 10-2234164 (2021.0 March 25.) ‘Drinking accident prevention system using contact breathability sensor and method of preventing drinking accident using the same’

본 발명은 상기한 발명의 배경으로부터 요구되는 기술적 필요성을 충족하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로, 본 발명의 목적은 상기한 종래의 기술의 문제점을 해결하고 제안점을 극복하기 위하여 안출된 것으로서, 이동형 단말기의 디스플레이에 가상의 보행유도선과 터치 요구 객체가 출력되어 피평가자의 균형감각과 반사신경 등에 대한 운동 능력을 신속하게 예측할 수 있는 기술을 제공하는 것에 목적이 있다. 또한, 음주 정도를 정량적인 수치로 표시해주는 종래의 음주측정기가 적용되기 어려운 특정 환경에서 피평가자의 음주상태 예측을 수행하는 기술을 제공하는 것에 목적이 있다.An object of the present invention is to satisfy the technical needs required from the background of the above invention. Specifically, an object of the present invention is to solve the problems of the prior art and to overcome the proposed points, and a virtual walking guide line and a touch request object are output on the display of a mobile terminal, so that the target's sense of balance and reflection An object of the present invention is to provide a technology capable of rapidly predicting motor performance for nerves and the like. In addition, an object of the present invention is to provide a technology for predicting a person's drinking state in a specific environment where it is difficult to apply a conventional breathalyzer that displays the degree of drinking as a quantitative numerical value.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical problems to be achieved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other technical problems not mentioned can be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the description below. There will be.

이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 음주상태 예측시스템은 피평가자의 가속도데이터를 취득하는 가속도센서, 중력가속도를 취득하는 중력센서, 회전속도, 회전정도, 기울임 정도를 측정하여 회전데이터를 취득하는 자이로센서, 실시간위치데이터를 산출하는 GPS센서, 공기 압력을 측정하여 고도데이터를 취득하는 압력센서, 피평가자 존재 여부를 판단하는 근접센서, 피평가자의 안면부와 노면 이미지데이터를 취득하는 이미지센서가 포함되는 보행신호센싱부;와, 보행분석데이터를 저장하는 데이터저장부, 보행분석데이터를 GUI 형태로 출력하는 디스플레이부, 상기 디스플레이부에 표시되는 특정 그래픽 이미지를 선택 또는 실행 등의 명령을 전송하는 기능을 수행하는 터치신호입력부, 보행분석데이터를 전송하기 위한 무선통신부, 보행분석데이터를 생성하여 출력하는 제어부가 포함되는 보행정보분석부;로 구성되는 것을 특징으로 한다. 또한 본 발명에 따른 음주상태 예측방법은 보행신호센싱부가 활성화되는 보행신호센싱부 활성화단계; 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 이미지데이터의 초기 기준점을 확보하는 기준데이터 취득단계; 보행신호를 처리하고 운동능력을 분석하는 보행분석단계;가 포함되는 것을 특징으로 한다.The drinking state prediction system according to the present invention for achieving this object is an acceleration sensor that acquires the subject's acceleration data, a gravity sensor that acquires the gravitational acceleration, and a gyro that acquires rotation data by measuring the rotational speed, the degree of rotation, and the degree of inclination A walking signal that includes a sensor, a GPS sensor that calculates real-time location data, a pressure sensor that measures air pressure and acquires altitude data, a proximity sensor that determines the existence of the subject, and an image sensor that acquires image data of the subject's face and road surface A sensing unit; and a data storage unit for storing gait analysis data, a display unit for outputting gait analysis data in the form of a GUI, and a function of transmitting a command such as selecting or executing a specific graphic image displayed on the display unit and a gait information analysis unit including a touch signal input unit, a wireless communication unit for transmitting gait analysis data, and a controller for generating and outputting gait analysis data. In addition, the drinking state prediction method according to the present invention comprises the steps of activating the walking signal sensing unit in which the walking signal sensing unit is activated; a reference data acquisition step of securing initial reference points of acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, and image data; A gait analysis step of processing the gait signal and analyzing the exercise ability; characterized in that it is included.

이상과 같이 본 발명은 이동형 단말기의 디스플레이에 가상의 보행유도선과 터치 요구 객체가 출력되어 피평가자의 균형감각과 반사신경 등에 대한 운동 능력을 신속하게 예측할 수 있는 효과가 있다. 또한, 음주 정도를 정량적인 수치로 표시해주는 종래의 음주측정기가 적용되기 어려운 특정 환경에서 피평가자의 음주상태 예측을 수행할 수 있는 효과가 있다.As described above, in the present invention, a virtual walking guide line and a touch request object are output on the display of the mobile terminal, so that the exercise ability of the subject's sense of balance and reflexes can be quickly predicted. In addition, there is an effect that can perform the prediction of the person's drinking state in a specific environment where it is difficult to apply the conventional breathalyzer that displays the degree of drinking as a quantitative numerical value.

종래 스마트 디바이스의 일반적 구성인 각종 센서류, 터치입력식 디스플레이 모듈, 무선통신모듈, 프로세서류를, 음주상태 예측시스템 구성을 위한 보행신호센싱부, 디스플레이부, 터치신호입력부, 무선통신부 및 제어부로 응용/적용함으로써 피평가자의 균형감각과 반사신경에 대한 운동능력 측정 시, 퀵 스크리닝 툴로 활용할 수 있는 효과를 제공 가능하다.Various sensors, touch input type display modules, wireless communication modules, and processors, which are general components of conventional smart devices, are applied as a walking signal sensing unit, a display unit, a touch signal input unit, a wireless communication unit and a control unit for the configuration of a drinking state prediction system. By applying it, it is possible to provide an effect that can be used as a quick screening tool when measuring the target's sense of balance and motor ability for reflexes.

각종 센서류로부터 계측된 피평가자의 물리적 움직임 요소 데이터들과, 피평가자 안면인식 및 노면에 대한 이미지데이터를 통합하고, 프로세싱하기 전의 신호데이터를 증폭, 노이즈제거, A/D변환할 수 있어 보다 명확한 데이터의 제공이 가능하다.Provides clearer data by integrating the subject's physical movement element data measured from various sensors, facial recognition and road surface image data, and amplifying, removing noise, and A/D conversion of signal data before processing This is possible.

피평가자의 실질적 운동능력 평가를 위한 보행분석데이터, 사용자 인증 및 증강현실 구현 시 필요로 하는 데이터를 산출 가능하다.It is possible to calculate gait analysis data for evaluating the actual exercise ability of the person being evaluated, data required for user authentication and augmented reality implementation.

평가자가 설정한 운동능력 기준 데이터와 피평가자의 운동능력 측정데이터 간의 매칭을 통해 유효성 검증을 수행하고, 진단 또는 분석된 정보를 저장하고 출력할 수 있다.Validation may be performed through matching between the exercise ability reference data set by the evaluator and the exercise capacity measurement data of the evaluator, and the diagnosed or analyzed information may be stored and output.

음주상태 예측시스템을 통하여 보행신호에 대한 데이터계측, 데이터처리, 데이터분석이 시계열적으로 순차 처리되는 방법을 제시함으로써 피평가자의 운동능력 분석이 가능한 효과를 제공할 수 있다.By suggesting a method in which data measurement, data processing, and data analysis for gait signals are sequentially processed in time series through the drinking state prediction system, it is possible to provide an effect capable of analyzing the exercise ability of the subject.

보행신호 계측이 순차적으로 이루어지거나 동시에 이루어지는 특징을 제시함으로써 제어부가 일반적인 데이터 순차처리와 고속처리가 모두 가능함을 시사하는 효과를 제공할 수 있다.By presenting the characteristic that the measurement of the walking signal is performed sequentially or simultaneously, it is possible to provide an effect suggesting that the control unit can perform both general sequential data processing and high-speed processing.

다변량 데이터분석 시 변화량 감지를 수행하기 위한 기준데이터(reference data) 설정 과정에서, 음주상태 예측시스템을 구성하는 하나의 카메라(제1이미지센서=전면부카메라)는 피평가자의 안면인식을 위한 기준데이터를 수집하고 또 다른 하나의 카메라(제2이미지센서=후면부카메라)는 증강현실 구현을 위한 노면 이미지 기준데이터를 각각 분류 수집함으로써 보다 구체화되고 이원화된 기준데이터를 수집하는 효과를 제공할 수 있다.In the process of setting reference data for detecting change in multivariate data analysis, one camera (first image sensor = front camera) constituting the drinking state prediction system receives reference data for facial recognition of the subject. Another camera (second image sensor = rear camera) can provide the effect of collecting more detailed and binary reference data by classifying and collecting road image reference data for realization of augmented reality, respectively.

노면 이미지데이터와 연계되어 보행유도선이 증강현실 형태로 구현될 수 있고, 이와 동시에 운동능력 분석과도 연계됨으로써 평가자와 피평가자 간의 운동능력 분석결과를 상호 공유할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.In connection with the road surface image data, the walking guideline can be implemented in the form of augmented reality, and at the same time, it can be linked with the exercise ability analysis to provide the effect of mutually sharing the exercise ability analysis results between the evaluator and the subject.

피평가자가 보행유도선을 인지하는지 확인하되, 보행유도선과 타겟표식이 상호 작용하는 과정을 특정시킴으로써 피평가자의 정량적인 인지와 평가자의 정량적인 운동능력 평가가 더 이루어지는지 효과를 제공할 수 있다.It is confirmed whether the subject recognizes the walking guideline, but by specifying the process of interaction between the walking guideline and the target mark, it is possible to provide the effect of whether the quantitative recognition of the assessee and the quantitative exercise ability evaluation of the assessor are further performed.

운동능력 분석 시 보행유도선과 타겟표식에 의한 평가뿐만 아니라 피평가자의 이동속도 정보가 더 포함되는 정량 평가가 이루어지는 효과를 제공할 수 있다.When analyzing exercise capacity, it is possible to provide the effect of performing quantitative evaluation that further includes information on the moving speed of the subject as well as evaluation by the gait guide line and target mark.

보행오차 감지 시 경고 메시지, 점멸 알람, 경고음 중 어느 하나 이상을 발생시킬 수 있는 기준점을 제시할 수 있다.When detecting a gait error, a reference point that can generate any one or more of a warning message, a flashing alarm, and a warning sound can be presented.

보행유도선과 타겟표식 간의 일치도와 이동속도 분석에 의한 운동능력 평가뿐만 아니라 불시에 출력되는 터치 요구 객체 처리 방식에 의한 운동능력 평가가 더 이루어지는 효과를 제공할 수 있다.It is possible to provide the effect that not only the exercise ability evaluation by the analysis of the degree of correspondence between the walking guide line and the target mark and the movement speed but also the exercise ability evaluation by the processing method of the unexpectedly output touch request object is made.

보행유도선의 난이도 조절 예시를 제안함으로써 다양한 형태의 실시예로 구현할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.By proposing an example of adjusting the difficulty of the walking guideline, it is possible to provide an effect that can be implemented in various types of embodiments.

피평가자의 족적을 노면 이미지데이터와 보행유도선에 연계하여 증강현실로 나타냄으로써 운동능력 평가방법을 다양한 형태의 실시예로 구현할 수 있는 효과를 제공할 수 있다.It is possible to provide the effect of implementing the exercise ability evaluation method in various types of embodiments by representing the footsteps of the subject in augmented reality in connection with the road surface image data and the gait guide line.

본 발명의 기술적 효과들은 이상에서 언급한 기술적 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 효과들은 청구범위의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical effects of the present invention are not limited to the technical effects mentioned above, and other technical effects not mentioned can be clearly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs from the description of the claims. There will be.

도 1은 본 발명에 따른 음주상태 예측시스템을 이용하여 피평가자가 음주상태를 평가받는 상태의 예시도 1;
도 2는 본 발명에 따른 음주상태 예측시스템을 이용하여 피평가자가 음주상태를 평가받는 상태의 예시도 2;
도 3은 본 발명에 따른 음주상태 예측시스템의 상세 구성을 도시한 구성도;
도 4는 본 발명에 따른 보행정보분석부의 상세 구성을 나타낸 구성도;
도 5는 본 발명에 따른 음주상태 예측시스템을 이용한 음주상태 예측방법의 시계열적인 흐름을 나타낸 실시흐름도;
도 6은 디스플레이부에 구현되는 보행유도선, 원형표식, 타겟표식, 속도정보의 구성에 대한 예시도;
도 7은 디스플레이부에 난이도가 상승한 보행유도선이 출력된 예시도 1;
도 8은 디스플레이부에 난이도가 상승한 보행유도선이 출력된 예시도 2;
도 9는 디스플레이부에 터치 요구 객체가 생성된 예시도;
도 10은 디스플레이부에 보행유도선과 증강현실이 연계되어 가상의 족적이 출력된 예시도이다.
1 is an exemplary diagram 1 of a state in which a person to be evaluated is evaluated for a drinking state using the drinking state prediction system according to the present invention;
Figure 2 is an example of a state in which the person to be evaluated using the drinking state prediction system according to the present invention is evaluated 2;
Figure 3 is a configuration diagram showing the detailed configuration of the drinking state prediction system according to the present invention;
Figure 4 is a block diagram showing the detailed configuration of the walking information analysis unit according to the present invention;
5 is a flow chart showing a time-series flow of the drinking state prediction method using the drinking state prediction system according to the present invention;
6 is an exemplary diagram of a configuration of a walking guide line, a circular mark, a target mark, and speed information implemented in the display unit;
FIG. 7 is an example in which a walking guide line with increased difficulty is output on the display unit 1;
FIG. 8 is an example in which a walking guide line with increased difficulty is output on the display unit 2;
9 is an exemplary view in which a touch request object is generated on the display unit;
10 is an exemplary diagram in which a virtual footprint is output by linking a walking guide line and augmented reality to the display unit.

이하에서는, 본 발명의 목적이 구체적으로 실현될 수 있는 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 설명하지만, 이는 본 발명의 더욱 용이한 이해를 위한 것으로, 본 발명의 범주가 그것에 의해 한정되는 것은 아니다. 또한 본 실시예를 설명함에 있어서, 동일 구성에 대해서는 동일 명칭 및 동일 부호가 사용되며 이에 따른 부가적인 설명은 생략하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments in which the objects of the present invention can be specifically realized are described with reference to the accompanying drawings, which are for easier understanding of the present invention, and the scope of the present invention is not limited thereto. . In addition, in the description of the present embodiment, the same names and the same reference numerals are used for the same components, and an additional description thereof will be omitted.

본 발명의 음주상태 예측시스템(10)은 보행신호센싱부(100)와 보행정보분석부(200)가 포함된다. 상기 음주상태 예측시스템(10)은 유무선 충전이 가능한 배터리 모듈이 내재되어 구동되고 응용프로그램이 구동될 수 있는 운영체제가 구비된 개인용디지털보조기, 스마트폰, 스마트패드, 테블릿PC 등의 이동형 단말기 형태이면 모두 응용하여 사용할 수 있으나 전술한 이동형 단말기 종류에 한정하는 것은 아니다.The drinking state prediction system 10 of the present invention includes a gait signal sensing unit 100 and a gait information analysis unit 200 . If the drinking state prediction system 10 is in the form of a mobile terminal such as a personal digital assistant, a smart phone, a smart pad, a tablet PC, etc. equipped with an operating system in which a wired or wireless charging is possible battery module is built-in and driven and an application program can be driven All applications can be used, but it is not limited to the type of mobile terminal described above.

도 1과 도 2는 본 발명에 따른 음주상태 예측시스템(10)을 이용하여 피평가자(A)가 음주상태를 평가받는 상태를 나타낸 예시도이고, 도 3은 본 발명에 따른 음주상태 예측시스템(10)의 상세 구성을 나타낸 도면이며, 도 4는 본 발명에 따른 보행정보분석부(200)의 상세 구성을 나타낸 도면이다.1 and 2 are exemplary views showing a state in which the subject A is evaluated for drinking using the drinking state prediction system 10 according to the present invention, and Figure 3 is a drinking state prediction system 10 according to the present invention. ) is a view showing the detailed configuration, and FIG. 4 is a diagram showing the detailed configuration of the walking information analysis unit 200 according to the present invention.

도 1 내지 도 4를 참조하여 보행신호센싱부(100)와 보행정보분석부(200)에 대한 구성 관계를 상술하면 다음과 같다.The configuration relationship between the gait signal sensing unit 100 and the gait information analysis unit 200 will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 4 .

보행신호센싱부(100)는 피평가자(A)에 가해지는 속도 변화, 힘의 세기, 움직임 인식, 이동속도 변화량을 측정하여 가속도데이터를 취득하는 가속도센서(110), 상기 피평가자(A)에 가해지는 중력가속도를 측정하여 중력데이터를 산출하는 중력센서(120), 피평가자(A)에 가해지는 회전속도, 회전정도, 기울임 정도를 측정하여 회전데이터를 취득하는 자이로센서(130), GPS위성으로부터 위치와 시간 데이터를 전달받아 피평가자(A)의 실시간위치데이터를 산출하는 GPS센서(140), 피평가자(A) 주위의 공기 압력을 측정하여 고도데이터를 취득하는 압력센서(150), 음주상태 예측시스템(10)에 물리적으로 근접하는 피평가자(A) 존재 여부를 판단하는 근접센서(160), 피평가자(A)의 안면부와 상기 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향의 도로를 촬영하여 노면에 대한 이미지데이터를 취득하는 이미지센서(170)로 구성된다.The walking signal sensing unit 100 includes an acceleration sensor 110 that acquires acceleration data by measuring the speed change applied to the subject A, the strength of the force, motion recognition, and the amount of movement speed change applied to the subject A, Gravity sensor 120 for calculating gravity data by measuring the acceleration of gravity, gyro sensor 130 for obtaining rotation data by measuring the rotational speed, rotational degree, and tilting degree applied to the subject A, the position and A GPS sensor 140 that receives time data and calculates real-time location data of the subject (A), a pressure sensor 150 that obtains altitude data by measuring the air pressure around the subject (A), and a drinking state prediction system (10) ), a proximity sensor 160 that determines whether the subject A is physically close to the It is composed of an image sensor 170 that

보다 상세하게는, 상기 가속도센서(110)는 피평가자(A)에 가해지는 x축, y축, z축 방향의 속도 변화, 힘의 세기, 움직임 인식, 이동속도 변화량을 감지하고 측정하여 가속도데이터를 산출하는 것으로, 상기 가속도데이터를 통해서 피평가자(A)의 보행속도와 보행거리를 산출하는데 사용된다.More specifically, the acceleration sensor 110 detects and measures the speed change in the x-axis, y-axis, and z-axis direction applied to the subject A, the strength of the force, motion recognition, and the amount of movement speed change applied to the subject A to obtain acceleration data. The calculation is used to calculate the walking speed and walking distance of the subject A through the acceleration data.

상기 중력센서(120)는 피평가자(A)에 가해지는 x축, y축, z축 방향의 중력가속도를 감지하고 측정하여 중력데이터를 산출하는 것으로, 상기 중력데이터를 통해 음주상태 예측시스템(10)의 가로 방향 위치 또는 세로 방향 위치를 판별하여 음주상태 예측시스템(10)의 기준 위치를 자동으로 변경시키는데 사용된다. The gravity sensor 120 detects and measures the gravitational acceleration in the x-axis, y-axis, and z-axis directions applied to the subject (A) to calculate gravity data, and the drinking state prediction system 10 through the gravity data It is used to automatically change the reference position of the drinking state prediction system 10 by determining the horizontal position or vertical position of the.

상기 자이로스코프센서(130)는 피평가자(A)에 가해지는 x축, y축, z축 방향의 회전속도, 회전정도, 기울임 정도에 대한 각속도를 감지하고 측정하여 회전데이터를 산출하는 것으로, 상기 회전데이터를 통해서 피평가자(A)의 보행각도를 산출하는데 사용된다.The gyroscope sensor 130 detects and measures the rotational speed in the x-axis, y-axis, and z-axis directions applied to the subject A, the degree of rotation, and the angular speed for the degree of inclination to calculate the rotation data. It is used to calculate the gait angle of the subject (A) through the data.

상기 GPS센서(140)는 GPS 위성으로부터 상기 음주상태 예측시스템(10)이 작동되는 시간정보와 피평가자(A)의 위치정보를 전달받아 실시간위치데이터를 산출하는 것으로, 정량적인 위치기반 서비스를 구현하는데 사용된다.The GPS sensor 140 receives the time information at which the drinking state prediction system 10 operates and the location information of the subject (A) from the GPS satellite to calculate real-time location data, to implement a quantitative location-based service. used

상기 압력센서(150)는 피평가자(A)에 가해지는 기압을 감지하고 측정하여 고도데이터를 산출하는 것으로, 상기 고도데이터를 통해서 피평가자(A)가 위치한 지형 정보를 유추하여 정량적인 운동량 정보와 보행경사를 산출하는데 사용된다.The pressure sensor 150 detects and measures the air pressure applied to the subject (A) and calculates altitude data. Through the altitude data, by inferring the topographic information where the subject (A) is located, quantitative momentum information and gait slope is used to calculate

상기 근접센서(160)는 피평가자(A)와 음주상태 예측시스템(10) 간의 물리적인 근접 존재 여부를 판단하고 음주 상태 예측을 위하여 상기 가속도센서(110), 중력센서(120), 자이로스코프센서(130), GPS센서(140), 압력센서(150), 이미지센서(170)의 동작이 즉각적으로 활성화되고 개시되도록 하는데 사용된다.The proximity sensor 160 determines whether there is a physical proximity between the subject A and the drinking state prediction system 10, and for predicting the drinking state, the acceleration sensor 110, the gravity sensor 120, and the gyroscope sensor ( 130), the GPS sensor 140, the pressure sensor 150, and the image sensor 170 are used to immediately activate and start the operation.

상기 이미지센서(170)는 피평가자(A)가 음주상태 예측시스템(10)이 구비된 이동형 단말기를 손에 쥐고 보행을 시작하면 상기 피평가자(A)의 안면부 모습을 촬영함과 동시에 상기 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향의 도로를 촬영하기 위한 것이다. 이를 위해서 상기 이미지센서(170)는 상기 피평가자(A)의 안면부 이미지데이터를 취득하고 실시간 사용자인증을 위한 목적의 제1이미지센서(171)와, 상기 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향의 도로에 대한 노면 이미지데이터를 취득하고 후술할 보행유도선(L)과의 연계를 통한 증강현실(augmented reality, AR)을 구현하기 위한 제2이미지센서(172)가 더 구비된다.The image sensor 170 captures the face of the subject (A) when the subject (A) starts walking while holding the mobile terminal equipped with the drinking state prediction system (10) in his hand and at the same time as the subject (A) This is to take a picture of the road in the moving direction. To this end, the image sensor 170 acquires the face part image data of the subject A, and the first image sensor 171 for the purpose of real-time user authentication and the road in the direction in which the subject A moves A second image sensor 172 is further provided to acquire road surface image data for the city and to implement augmented reality (AR) through linkage with a walking guide line L, which will be described later.

도 4는 본 발명에 따른 보행정보분석부(200)의 상세 구성을 나타낸 도면으로, 이를 참조하여 보행정보분석부(200)의 구성 관계를 상술하면 다음과 같다.4 is a view showing the detailed configuration of the gait information analyzing unit 200 according to the present invention. With reference to this, the configuration relationship of the gait information analyzing unit 200 will be described in detail as follows.

보행정보분석부(200)는 보행신호센싱부(100)로부터 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터를 수신하고, 피평가자(A)의 보행속도, 보행거리, 보행각도, 보행위치, 보행경사에 대한 보행환경을 포함하는 보행상태 분석을 수행하여, 보행분석데이터를 생성하여 출력하는 기능을 수행한다.The gait information analysis unit 200 receives acceleration data, gravity data, rotation data, location data, proximity data, and altitude data from the gait signal sensing unit 100, and the gait speed, gait distance, and gait angle of the subject (A). , and performs a function of generating and outputting gait analysis data by performing gait state analysis including gait environment for gait position and gait slope.

이를 위해서 상기 보행정보분석부(200)는 데이터저장부(210), 디스플레이부(220), 터치신호입력부(230), 무선통신부(240), 제어부(250)를 포함하여 구성되며 전술한 세부 기술 요소에 대하여 상술하면 다음과 같다.To this end, the walking information analysis unit 200 includes a data storage unit 210 , a display unit 220 , a touch signal input unit 230 , a wireless communication unit 240 , and a control unit 250 , and the detailed technology described above The elements are described in detail as follows.

데이터저장부(210)는 보행정보분석부(200)의 동작을 제어하기 위한 제어프로그램을 저장하는 프로그램영역, 상기 제어프로그램 수행 중에 발생되는 데이터를 일시 저장하는 임시영역, 상기 제어프로그램 수행 중에 발생되는 데이터 및 상기 제어프로그램 수행에 필요한 데이터를 반영구적으로 저장하는 데이터영역을 포함할 수 있다. 상기 데이터영역에는 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 피평가자(A) 안면부 이미지데이터, 상기 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향 도로의 노면 이미지데이터, 분석된 보행속도, 보행거리, 보행각도, 보행위치, 보행경사에 대한 보행분석데이터를 저장할 수 있다.The data storage unit 210 includes a program area for storing a control program for controlling the operation of the gait information analysis unit 200, a temporary area for temporarily storing data generated during execution of the control program, It may include a data area for semi-permanently storing data and data necessary for executing the control program. The data area includes acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, image data of the subject's (A) face, road surface image data of the road in the direction in which the subject (A) moves, and analyzed walking speed. , walking distance, gait angle, gait position, and gait analysis data for gait slope can be stored.

디스플레이부(220)는 후술할 제어부(250)의 제어를 받아 보행정보분석부(200)의 동작상태, 보행분석데이터, 피평가자(A) 위치정보 등의 다양한 데이터와 정보를 텍스트, 아이콘, 그래프, GUI(graphical user interface), 정지영상, 동영상 등의 그래픽 이미지 중 어느 하나 이상을 표시해주는 기능을 수행한다.The display unit 220 displays various data and information such as the operation state of the gait information analysis unit 200, gait analysis data, and location information of the subject A in text, icons, graphs, It performs a function of displaying any one or more of graphic images such as GUI (graphical user interface), still images, and moving pictures.

터치신호입력부(230)는 피평가자(A)가 손가락 또는 터치입력도구 등으로 상기 디스플레이부(220)에 표시되는 특정 그래픽 이미지를 선택 또는 실행 등의 명령을 전송하는 기능을 수행함으로써 피평가자(A)가 다양한 정보를 입력할 수 있도록 한다.The touch signal input unit 230 performs a function in which the subject A transmits a command such as selecting or executing a specific graphic image displayed on the display unit 220 with a finger or a touch input tool. Allows you to enter a variety of information.

무선통신부(240)는 보행신호센싱부(100)에서 수집된 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 피평가자(A) 안면부 이미지데이터, 상기 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향 도로의 노면 이미지데이터와 같은 로우데이터(raw data)와 데이터저장부(210)에 저장된 보행속도, 보행거리, 보행각도, 보행위치, 보행경사와 같은 분석데이터를 백업 또는 검증을 위한 특정 단말기(도면 미도시)로 송출 또는 전송하기 위해서 와이파이, 블루투스, 지그비, 울트라와이드밴드와 같은 방식으로 무선 통신 기능을 수행한다.The wireless communication unit 240 is the acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, face part image data of the subject (A) collected by the walking signal sensing unit 100, the subject (A) moving A specific terminal for backing up or verifying raw data such as road surface image data of the road in the direction of travel and analysis data such as walking speed, walking distance, walking angle, walking position, and walking slope stored in the data storage unit 210 In order to transmit or transmit to (not shown in the drawing), a wireless communication function is performed in the same way as Wi-Fi, Bluetooth, Zigbee, and ultra-wideband.

제어부(250)는 데이터수집부(251), 데이터분석부(252), 데이터출력부(253)를 포함하고 본 발명에 따른 보행신호센싱부(100)와 보행정보분석부(200)의 전반적인 동작을 제어한다.The control unit 250 includes a data collection unit 251, a data analysis unit 252, and a data output unit 253, and the overall operation of the walking signal sensing unit 100 and the walking information analysis unit 200 according to the present invention. to control

상기 데이터수집부(251)는 보행신호센싱부(100)로부터 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 피평가자(A) 안면부 이미지데이터, 상기 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향 도로의 노면 이미지데이터를 수집하되, 수집된 신호데이터를 증폭하며, 증폭된 신호데이터에서 노이즈를 제거하고, 노이즈가 제거된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위한 증폭모듈(도면 미도시), 필터모듈(도면 미도시), A/D변환모듈(도면 미도시) 중 적어도 하나 이상이 포함될 수 있다.The data collection unit 251 includes acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, face part image data of the subject (A), and the subject (A) moving from the walking signal sensing unit 100 An amplification module (not shown) for collecting road surface image data of the road in the direction of travel, amplifying the collected signal data, removing noise from the amplified signal data, and converting the noise-removed analog signal into a digital signal; At least one of a filter module (not shown) and an A/D conversion module (not shown) may be included.

상기 데이터분석부(252)는 가속도데이터 분석모듈(252a), 중력데이터 분석모듈(252b), 회전데이터 분석모듈(252c), 위치데이터 분석모듈(252d), 근접데이터 분석모듈(252e), 고도데이터 분석모듈(252f), 이미지데이터 분석모듈(252g)이 더 포함되어 구성되며, 상기 수집되는 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 피평가자(A) 안면부 이미지데이터, 상기 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향 도로의 노면 이미지데이터로부터 피평가자(A)의 보행속도, 보행거리, 보행각도, 보행위치, 보행경사, 사용자인증정보, 노면정보에 대한 보행분석데이터를 생성하여 출력한다.The data analysis unit 252 includes an acceleration data analysis module 252a, a gravity data analysis module 252b, a rotation data analysis module 252c, a position data analysis module 252d, a proximity data analysis module 252e, and altitude data. The analysis module 252f and the image data analysis module 252g are further included, and the collected acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, the subject (A) face part image data, the From the road surface image data of the road in the direction in which the subject (A) moves, gait analysis data for the subject (A)'s walking speed, gait distance, gait angle, gait position, gait slope, user authentication information, and road surface information are generated and output do.

상기 데이터출력부(253)는 상기 데이터분석부(252)에서 분석된 피평가자(A)의 보행속도, 보행거리, 보행각도, 보행위치, 보행경사에 대한 보행분석데이터를 상기 데이터저장부(210)에 저장하거나 상기 디스플레이부(220)를 통해서 표시하는 기능을 수행한다.The data output unit 253 stores gait analysis data on the walking speed, walking distance, walking angle, walking position, and gait slope of the subject A analyzed by the data analysis unit 252 in the data storage unit 210 . It performs a function to be stored in or displayed through the display unit 220 .

도 5는 본 발명에 따른 음주상태 예측시스템(10)을 이용한 음주상태 예측방법의 시계열적인 흐름을 나타낸 실시흐름도이고, 도 6은 디스플레이부(220)에 구현되는 보행유도선(L), 원형표식(C), 타겟표식(T), 속도정보(V)의 구성에 대한 예시도이며, 도 7과 도 8은 디스플레이부(220)에 난이도가 상승한 보행유도선(L2, L3)이 출력된 예시도이고, 도 9는 디스플레이부(220)에 터치 요구 객체(E)가 생성된 예시도이며, 도 10은 디스플레이부(220)에 보행유도선(L)과 증강현실이 연계되어 가상의 족적(F)이 출력된 예시도이다.5 is a flowchart showing a time-series flow of a method for predicting a drinking state using the drinking state prediction system 10 according to the present invention, and FIG. 6 is a walking guide line (L) implemented on the display unit 220, a circular mark (C), a target mark (T), is an exemplary view of the configuration of the speed information (V), Figures 7 and 8 are examples of the display unit 220 of the increased difficulty walking guide lines (L2, L3) are output 9 is an exemplary view in which a touch request object E is generated on the display unit 220, and FIG. 10 is a virtual footprint ( F) is an example of the output.

도 5 내지 도 10을 참조하여 음주상태 예측방법을 상술하면 다음과 같다.A method of predicting a drinking state will be described in detail with reference to FIGS. 5 to 10 as follows.

피평가자(A)가 음주상태 예측시스템(10)이 구비된 이동형 단말기를 파지하면(S110) 보행신호센싱부(100)의 근접센서(160)가 활성화(S120)되면서, 가속도센서(110), 중력센서(120), 자이로스코프센서(130), GPS센서(140), 압력센서(150), 이미지센서(170)의 보행정보 취득에 직접적으로 연관된 센서들의 동작이 순차적 형태 또는 동시다발적 형태 중 어느 하나의 형태로 활성화(S130)되는 보행신호센싱부 활성화단계(S100);가 수행된다.When the subject (A) grips the mobile terminal equipped with the drinking state prediction system 10 (S110), the proximity sensor 160 of the walking signal sensing unit 100 is activated (S120), the acceleration sensor 110, gravity The sensor 120, the gyroscope sensor 130, the GPS sensor 140, the pressure sensor 150, the operation of the sensors directly related to the acquisition of the gait information of the image sensor 170 is in either a sequential form or a simultaneous form A step of activating the walking signal sensing unit activated (S130) in one form (S100); is performed.

상기 보행신호센싱부 활성화단계(S100)가 수행된 이후에는 데이터 취득의 초기 기준점을 확보하기 위하여 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 이미지데이터에 대한 기준데이터 취득단계(S200);가 수행된다. 상기 기준데이터 취득단계(S200) 수행 시, 이미지센서(170)를 구성하는 제1이미지센서(171)는 피평가자(A)의 초기 안면부 이미지데이터를 취득하고 제2이미지센서(172)는 피평가자(A)가 이동해야 할 도로의 초기 노면 이미지데이터를 취득한다.After the activating step (S100) of the walking signal sensing unit is performed, reference data acquisition step for acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, and image data in order to secure an initial reference point of data acquisition (S200); is performed. When the reference data acquisition step (S200) is performed, the first image sensor 171 constituting the image sensor 170 acquires the initial facial image data of the subject A, and the second image sensor 172 is the subject A ) acquires the initial road surface image data of the road to be moved.

상기 기준데이터 취득단계(S200)가 수행된 이후에는, 보행분석단계(S300);가 수행된다. 상기 보행분석단계(S300)에 대해서 상술하면 다음과 같다.After the reference data acquisition step (S200) is performed, the gait analysis step (S300); is performed. The gait analysis step (S300) will be described in detail as follows.

디스플레이부(220)에는 제2이미지센서(172)에서 취득된 노면 이미지데이터가 실시간으로 출력됨과 동시에 피평가자(A)가 보행해야할 보행유도선(L1)이 중첩되어 표시된다(S310). 상기 피평가자(A)는 상기 보행유도선(L1)을 따라 보행을 개시(S320)하는 것으로 운동 능력 평가가 시작된다. The road surface image data acquired by the second image sensor 172 is output on the display unit 220 in real time, and at the same time, the gait guide line L1 to be walked by the subject A is overlapped and displayed (S310) . The evaluation of the exercise ability is started by the subject (A) starting walking along the walking guide line (L1) (S320) .

상기 피평가자(A)가 보행을 개시하면, 제어부(250)의 데이터수집부(251)는 보행신호센싱부(100)로부터 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 피평가자(A) 안면부 이미지데이터, 상기 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향 도로의 노면 이미지데이터를 수집하되, 수집된 신호데이터를 증폭하며, 증폭된 신호데이터에서 노이즈를 제거하고, 노이즈가 제거된 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 보행신호 처리단계(S330)가 수행된다.When the subject A starts walking, the data collection unit 251 of the control unit 250 receives acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, and the subject from the walking signal sensing unit 100 . (A) Collecting facial image data and road image data of the road in the direction in which the subject (A) moves, amplifying the collected signal data, removing noise from the amplified signal data, and removing noise A walking signal processing step (S330) of converting to a digital signal is performed.

상기 보행신호처리단계(S330)가 수행된 이후에는 제어부(250)의 데이터분석부(252)에서 데이터분석이 수행되는데, 가속도데이터 분석모듈(252a)에서 이동형 단말기를 파지한 피평가자(A)의 가속도데이터를 분석하고, 중력데이터 분석모듈(252b)에서 이동형 단말기를 파지한 피평가자(A)의 중력데이터를 분석하며, 회전데이터 분석모듈(252c)에서 이동형 단말기를 파지한 피평가자(A)의 회전데이터를 분석하고, 위치데이터 분석모듈(252d)에서 이동형 단말기를 파지한 피평가자(A)의 위치데이터를 분석하며, 근접데이터 분석모듈(252e)에서 이동형 단말기를 파지한 피평가자(A)의 근접이 지속적으로 감지되는지에 대한 근접데이터를 분석하고, 고도데이터 분석모듈(252f)에서 이동형 단말기를 파지한 피평가자(A)의 고도데이터를 분석하며, 이미지데이터 분석모듈(252g)에서 피평가자(A)에 대한 안면부 이미지데이터와 피평가자(A)가 이동해야할 도로의 노면 이미지데이터를 분석함으로써 피평가자(A)의 보행속도, 보행거리, 보행각도, 보행위치, 보행경사, 사용자인증정보, 노면정보에 대한 보행분석데이터가 생성되는 운동능력 분석단계(S340)가 수행된다.After the gait signal processing step (S330) is performed, data analysis is performed in the data analysis unit 252 of the control unit 250. The acceleration data analysis module 252a of the subject A holding the mobile terminal. Analyze the data, analyze the gravity data of the subject (A) holding the mobile terminal in the gravity data analysis module (252b), and the rotation data of the subject (A) holding the mobile terminal in the rotation data analysis module (252c) The location data analysis module 252d analyzes the location data of the subject A holding the mobile terminal, and the proximity data analysis module 252e continuously detects the proximity of the subject A holding the mobile terminal. Analyze proximity data on whether or not it is, and analyze the altitude data of the subject (A) holding the mobile terminal in the altitude data analysis module (252f), and image data of the face part for the subject (A) in the image data analysis module (252g) By analyzing the road surface image data of the road to be moved by and the subject (A), gait analysis data for the subject (A)'s walking speed, walking distance, gait angle, gait position, gait slope, user authentication information, and road surface information are generated. The exercise ability analysis step (S340) is performed.

상기 운동능력 분석단계(S340)에 대하여 상술하면 다음과 같다.The exercise ability analysis step (S340) will be described in detail as follows.

상기 피평가자(A)는 보행유도선(L1)을 따라 균형감각을 유지한 채 보행하면서 원형표식(C)이 타겟표식(T)에 접하지 않고 중앙에 위치하도록 보행하는 균형감각이 유지되는지에 대한 운동 능력 평가를 수행한다(S341). 또한, 상기 디스플레이부(220)에는 피평가자(A)에게 요구되는 보행 요청속도와 피평가자(A)가 보행하는 현재속도에 대한 속도정보(V)가 더 표시되며, 이를 통해서도 보행속도를 일정하게 유지할 수 있는지에 대한 운동 능력 평가가 이루어진다(S342). The subject (A) walks while maintaining a sense of balance along the gait guide line (L1) while walking so that the circular mark (C) is located in the center without contacting the target mark (T) Whether the sense of balance is maintained Perform exercise ability evaluation (S341) . In addition, the display unit 220 further displays the speed information (V) for the requested walking speed required for the subject A and the current speed at which the subject A is walking, and through this, the walking speed can be maintained constant. An exercise ability evaluation is made as to whether there is (S342) .

만약 피평가자(A)가 보행하는 과정에서 상기 원형표식(C)이 타겟표식(T)에 접하거나 벗어나는 경우와 운동 능력 평가를 위한 요청속도와 피평가자가 보행하는 현재속도가 불일치하여 속도정보(V)에 오차가 발생하는 경우 중 어느 하나 이상의 보행오차가 감지되면(S343), 상기 디스플레이부(220)에는 경고 메시지가 출력되거나, 상기 디스플레이부(220)가 점멸하여 경고가 이루어지거나, 이동형 단말기에 구비된 스피커에서 경고음이 발생한다(S344). If the circular mark (C) touches or deviates from the target mark (T) in the process of the subject (A) walking, and the requested speed for exercise ability evaluation and the current speed at which the subject is walking do not match, the speed information (V) When one or more gait errors are detected among the cases in which an error occurs (S343) , a warning message is output to the display unit 220, a warning message is issued by flashing the display unit 220, or provided in a mobile terminal A warning sound is generated from the loudspeaker (S344) .

전술한 상기 운동능력 분석단계(S340)는 피평가자(A)의 균형감각과 반사신경에 대한 운동능력을 분석하는 것으로, 상기 반사신경에 대한 운동능력을 더 평가하기 위해서 반사신경 평가단계(S345)가 더 포함될 수도 있다.The above-described motor ability analysis step (S340) is to analyze the balance sense of the subject (A) and the motor ability for the reflexes. In order to further evaluate the motor ability for the reflexes, the reflex evaluation step (S345) is More may be included.

상기 반사신경 평가단계(S346)는 상기 운동능력 분석단계(S340)가 수행되는 과정에서 수시로 수행될 수 있는 것으로, 상기 디스플레이부(220)에는 도 9에 도시된 바와 같이 적어도 하나 이상의 터치 요구 객체(E)가 생성되어 피평가자(A)의 반사신경에 대한 운동 능력을 측정할 수 있다. 상기 터치 요구 객체(E)는 숫자 또는 영문자 등의 기호가 무작위로 출력되면 상기 피평가자(A)는 상기 터치 요구 객체(E)를 오름차순 또는 내림차순으로 상기 피평가자(A)의 손가락 또는 터치입력도구(도면 미도시) 등으로 일정 시간 내에 터치신호입력부(230)에 터치 신호를 입력함으로써 반사신경을 평가받는다.The reflex evaluation step (S346) may be performed at any time during the process of performing the exercise ability analysis step (S340), and as shown in FIG . E) is generated to measure the exercise ability for the reflex nerve of the subject (A). In the case of the touch request object E, when symbols such as numbers or English characters are randomly output, the subject A moves the touch request object E in ascending or descending order with the finger of the subject A or a touch input tool (Fig. The reflexes are evaluated by inputting a touch signal to the touch signal input unit 230 within a predetermined period of time, such as (not shown).

상기 운동능력 분석단계(S340)가 수행된 이후에는, 보행정보분석부(200)의 데이터저장부(210)에 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 피평가자(A) 안면부 이미지데이터, 상기 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향 도로의 노면 이미지데이터, 분석된 보행속도, 보행거리, 보행각도, 보행위치, 보행경사에 대한 보행분석데이터를 저장하는 운동정보 저장단계(S350)가 수행된다, After the exercise ability analysis step (S340) is performed, acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, and the subject A in the data storage unit 210 of the walking information analysis unit 200 ) Motion information storage step ( S350) is performed,

만일 상기 운동능력 분석단계(S340)에서 피평가자(A)가 음주에 의한 균형감각과 반사신경 등의 운동 능력이 저하된 것으로 간주되면, 상기 디스플레이부(220)에는 도 7과 도 8에 도시된 바와 같이 보행 난이도가 상승한 보행유도선(L2, L3)이 출력되면서 피평가자(A)의 보행 분석을 더 수행할 수 있다. 상기 보행유도선(L1, L2, L3)의 형태, 수행 횟수에 제한하는 것은 아니며, 운동 평가의 신뢰성 확보와 평균 수치를 산출하기 위해서 최소 세 번 이상의 보행 평가가 이루어지는 것이 바람직하다.If, in the exercise ability analysis step (S340), the subject (A) is considered to have lowered motor ability such as balance and reflexes due to drinking, the display unit 220 displays as shown in FIGS. 7 and 8 . As the gait guide lines L2 and L3 with increased gait difficulty are output, the gait analysis of the subject A can be further performed. It is not limited to the shape of the gait guide lines L1, L2, and L3, and the number of executions is not limited, and it is preferable that the gait evaluation be performed at least three times in order to secure the reliability of the exercise evaluation and to calculate the average value.

또한, 도 10과 같이 보행유도선(L)과 증강현실을 연계하여 가상의 족적(F)이 디스플레이부(220)에 출력되도록 함으로써 피평가자(A)가 균형감각과 반사신경 등에 대한 운동 능력을 측정하는 과정에서 음주상태 예측시스템(10) 기반의 평가방법에 대한 이해도를 증진시키거나 평가결과의 정확도를 향상시키는데 활용할 수도 있는 것이 바람직하다.In addition, as shown in FIG. 10, by linking the walking guide line L and augmented reality so that the virtual footprint F is output to the display unit 220, the subject A measures the exercise ability for the sense of balance and reflexes, etc. In the process of doing so, it is preferable that it can be used to improve the understanding of the evaluation method based on the drinking state prediction system 10 or to improve the accuracy of the evaluation result.

이상 본 발명의 실시예에 따른 도면을 참조하여 설명하였지만, 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용을 바탕으로 본 발명의 범주 내에서 다양한 응용, 변형 및 개작을 행하는 것이 가능할 것이다. 이에, 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 청구 범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.Although the above has been described with reference to the drawings according to the embodiment of the present invention, it is possible for those of ordinary skill in the art to make various applications, modifications and adaptations within the scope of the present invention based on the above contents. will be. Accordingly, the true scope of protection of the present invention should be defined only by the appended claims.

A : 피평가자
10 : 음주상태 예측시스템
100 : 보행신호센싱부
110 : 가속도센서 120 : 중력센서
130 : 자이로스코프센서 140 : GPS센서
150 : 압력센서 160 : 근접센서
170 : 이미지센서
171 : 제1이미지센서
172 : 제2이미지센서
200 : 보행정보분석부
210 : 데이터저장부 220 : 디스플레이부
230 : 터치신호입력부 240 : 무선통신부
250 : 제어부
251 : 데이터수집부
252 : 데이터분석부
252a : 가속도데이터 분석모듈
252b : 중력데이터 분석모듈
252c : 회전데이터 분석모듈
252d : 위치데이터 분석모듈
252e : 근접데이터 분석모듈
252f : 고도데이터 분석모듈
252g : 이미지데이터 분석모듈
253 : 데이터출력부
A : Evaluated
10: Drinking state prediction system
100: walking signal sensing unit
110: acceleration sensor 120: gravity sensor
130: gyroscope sensor 140: GPS sensor
150: pressure sensor 160: proximity sensor
170: image sensor
171: first image sensor
172: second image sensor
200: gait information analysis unit
210: data storage unit 220: display unit
230: touch signal input unit 240: wireless communication unit
250: control unit
251: data collection unit
252: data analysis unit
252a: acceleration data analysis module
252b: Gravity data analysis module
252c: rotation data analysis module
252d : Location data analysis module
252e: Proximity data analysis module
252f: Advanced data analysis module
252g : Image data analysis module
253: data output unit

Claims (14)

음주상태 예측시스템에 있어서,
피평가자(A)의 가속도데이터를 취득하는 가속도센서(110), 중력가속도를 취득하는 중력센서(120), 회전속도, 회전정도, 기울임 정도를 측정하여 회전데이터를 취득하는 자이로센서(130), 실시간위치데이터를 산출하는 GPS센서(140), 공기 압력을 측정하여 고도데이터를 취득하는 압력센서(150), 피평가자(A) 존재 여부를 판단하는 근접센서(160), 피평가자(A)의 안면부와 노면 이미지데이터를 취득하는 이미지센서(170)가 포함되는 보행신호센싱부(100);와,
보행분석데이터를 저장하는 데이터저장부(210), 보행분석데이터를 GUI 형태로 출력하는 디스플레이부(220), 상기 디스플레이부(220)에 표시되는 특정 그래픽 이미지를 선택 또는 실행 등의 명령을 전송하는 기능을 수행하는 터치신호입력부(230), 보행분석데이터를 전송하기 위한 무선통신부(240), 보행분석데이터를 생성하여 출력하는 제어부(250)가 포함되는 보행정보분석부(200);를 포함하며,
상기 디스플레이부(220)는,
상기 이미지 센서에서 취득된 노면 이미지 데이터가 출력되며, 동시에 피평가자가 보행해야할 보행 유도선이 중첩되어 출력되도록 구비되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측시스템.
In the drinking state prediction system,
Acceleration sensor 110 for acquiring acceleration data of the subject A, gravity sensor 120 for acquiring gravitational acceleration, gyro sensor 130 for acquiring rotation data by measuring rotational speed, rotational degree, and tilting degree, real-time A GPS sensor 140 for calculating location data, a pressure sensor 150 for acquiring altitude data by measuring air pressure, a proximity sensor 160 for determining whether the subject A exists, and the face and road surfaces of the subject A A walking signal sensing unit 100 including an image sensor 170 for acquiring image data; and
A data storage unit 210 for storing gait analysis data, a display unit 220 for outputting gait analysis data in a GUI form, and a command to select or execute a specific graphic image displayed on the display unit 220 are transmitted. and a gait information analysis unit 200 including a touch signal input unit 230 for performing a function, a wireless communication unit 240 for transmitting gait analysis data, and a controller 250 for generating and outputting gait analysis data; and ,
The display unit 220,
The drinking state prediction system, characterized in that the road surface image data obtained from the image sensor is output, and at the same time, the gait guide line to be walked by the person being evaluated is overlapped and output.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부(250)는 보행신호센싱부(100)로부터 가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 피평가자(A) 안면부 이미지데이터, 피평가자(A)가 이동하는 진행 방향 도로의 노면 이미지데이터를 수집하는 데이터수집부(251)가 포함되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측시스템.
The method of claim 1,
The control unit 250 includes acceleration data, gravity data, rotation data, location data, proximity data, altitude data, face part image data of the subject (A), and the road in which the subject (A) moves from the walking signal sensing unit 100 . A drinking state prediction system, characterized in that it includes a data collection unit 251 for collecting road surface image data of the.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부(250)는 피평가자(A)의 보행속도, 보행거리, 보행각도, 보행위치, 보행경사, 사용자인증정보, 노면정보에 대한 보행분석데이터를 생성하여 출력하는 데이터분석부(252)가 포함되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측시스템.
The method of claim 1,
The control unit 250 includes a data analysis unit 252 that generates and outputs gait analysis data for the subject A's walking speed, walking distance, gait angle, gait position, gait slope, user authentication information, and road surface information. Drinking state prediction system, characterized in that it becomes.
제 1 항에 있어서,
상기 제어부(250)는 피평가자(A)의 보행분석데이터를 상기 데이터저장부(210)에 저장시키거나 상기 디스플레이부(220)를 통해서 표시하는 기능을 수행하는 데이터출력부(253)가 포함되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측시스템.
The method of claim 1,
The control unit 250 stores the gait analysis data of the subject A in the data storage unit 210 or includes a data output unit 253 that performs a function of displaying it through the display unit 220. A drinking state prediction system characterized by.
음주상태 예측방법에 있어서,
보행신호센싱부(100)가 활성화되는 보행신호센싱부 활성화단계(S100);
가속도데이터, 중력데이터, 회전데이터, 위치데이터, 근접데이터, 고도데이터, 이미지데이터의 초기 기준점을 확보하는 기준데이터 취득단계(S200);
보행신호를 처리하고 운동능력을 분석하는 보행분석단계(S300);가 포함되며,
상기 보행분석단계(S300)는,
제2이미지센서(172)에서 취득된 노면 이미지데이터가 실시간으로 출력됨과 동시에 보행유도선(L1)이 중첩되어 표시되는 보행유도선 표시단계(S310)와 피평가자(A)의 보행속도, 보행거리, 보행각도, 보행위치, 보행경사, 사용자인증정보, 노면정보에 대한 보행분석데이터가 생성되는 운동능력 분석단계(S340)가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측방법.
In the drinking state prediction method,
Activating step (S100) of the walking signal sensing unit in which the walking signal sensing unit 100 is activated;
Acceleration data, gravity data, rotation data, position data, proximity data, altitude data, reference data acquisition step (S200) of securing an initial reference point of the image data;
A gait analysis step (S300) of processing the gait signal and analyzing the exercise ability; is included,
The gait analysis step (S300) is,
The road surface image data acquired from the second image sensor 172 is output in real time, and at the same time, the walking guide line L1 is overlapped and displayed. A method for predicting drinking state, characterized in that the exercise ability analysis step (S340) in which gait analysis data is generated for gait angle, gait position, gait slope, user authentication information, and road surface information is further included.
제 5 항에 있어서,
상기 보행신호센싱부 활성화단계(S100)는 근접센서(160)가 활성화되면서, 가속도센서(110), 중력센서(120), 자이로스코프센서(130), GPS센서(140), 압력센서(150), 이미지센서(170)의 동작이 순차적 형태 또는 동시다발적 형태 중 어느 하나의 형태로 활성화되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측방법.
6. The method of claim 5,
In the step of activating the walking signal sensing unit (S100), the proximity sensor 160 is activated, and the acceleration sensor 110, the gravity sensor 120, the gyroscope sensor 130, the GPS sensor 140, and the pressure sensor 150 are activated. , A drinking state prediction method, characterized in that the operation of the image sensor 170 is activated in either a sequential form or a simultaneous form.
제 5 항에 있어서,
상기 기준데이터 취득단계(S200)는 제1이미지센서(171)에서 피평가자(A)의 초기 안면부 이미지데이터를 취득하고 제2이미지센서(172)에서 도로의 노면 이미지데이터를 취득하는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측방법.
6. The method of claim 5,
In the reference data acquisition step (S200), the first image sensor 171 acquires the initial facial image data of the subject A, and the second image sensor 172 acquires road surface image data State Prediction Method.
삭제delete 제 5 항에 있어서,
상기 운동능력 분석단계(S340)는 피평가자(A)가 보행유도선(L1)을 따라 균형감각을 유지한 채 보행하면서 원형표식(C)이 타겟표식(T)에 접하지 않고 중앙에 위치하는지 평가하는 균형감각 평가단계(S341)가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측방법.
6. The method of claim 5,
The exercise ability analysis step (S340) is evaluated whether the circular mark (C) is located in the center without contacting the target mark (T) while the subject (A) walks while maintaining a sense of balance along the walking guide line (L1) A drinking state prediction method, characterized in that the balance evaluation step (S341) is further included.
제 5 항에 있어서,
상기 운동능력 분석단계(S340)는 피평가자(A)에게 요구되는 보행 요청속도와 피평가자(A)가 보행하는 현재속도에 대한 속도정보(V)가 더 표시되어 보행속도가 일정하게 유지되는지 평가하는 보행속도 평가단계(S342)가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측방법.
6. The method of claim 5,
The exercise ability analysis step (S340) is a gait to evaluate whether the walking speed is maintained constant by further displaying the speed information (V) for the requested walking speed required for the subject (A) and the current speed at which the subject (A) is walking Drinking state prediction method, characterized in that the speed evaluation step (S342) is further included.
제 5 항에 있어서,
상기 운동능력 분석단계(S340)는 원형표식(C)이 타겟표식(T)에 접하거나 벗어나는 경우와, 요청속도와 피평가자(A)가 보행하는 현재속도가 불일치하는 경우를 감지하는 보행오차 감지단계(S343)가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측방법.
6. The method of claim 5,
The exercise ability analysis step (S340) is a gait error detection step of detecting a case in which the circular mark (C) touches or deviates from the target mark (T), and the requested speed and the current speed at which the subject A is walking does not match (S343) Drinking state prediction method, characterized in that it is further included.
제 5 항에 있어서,
상기 운동능력 분석단계(S340)는 피평가자(A)가 터치 요구 객체(E)에 대해서 일정 시간 내에 터치 신호를 입력하는 반사신경 평가단계(S345)가 더 포함되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측방법.
6. The method of claim 5,
The exercise ability analysis step (S340) is a reflex evaluation step (S345) in which the subject (A) inputs a touch signal to the touch request object (E) within a predetermined time (S345).
제 5 항에 있어서,
상기 운동능력 분석단계(S340)에서 피평가자(A)가 균형감각과 반사신경이 저하된 것으로 간주되면, 보행 난이도가 상승한 보행유도선(L2, L3)이 출력되어 피평가자(A)의 보행 분석이 더 수행되는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측방법.
6. The method of claim 5,
In the exercise ability analysis step (S340), if the subject (A) is considered to have reduced sense of balance and reflexes, the gait guide lines (L2, L3) with increased gait difficulty are output to further analyze the gait of the subject (A) Drinking state prediction method, characterized in that carried out.
제 5 항 내지 제 7 항 및 제 9 항 내지 제 13 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 보행유도선(L1, L2, L3)은 증강현실과 연계되어 가상의 족적(F)이 디스플레이부(220)에 출력되면서 피평가자(A)의 균형감각과 반사신경 측정이 이루어지는 것을 특징으로 하는 음주상태 예측방법.
14. The method according to any one of claims 5 to 7 and 9 to 13,
The walking guide lines (L1, L2, L3) are linked to augmented reality so that a virtual footprint (F) is output to the display unit (220), and a sense of balance and reflexes of the subject (A) are measured. State Prediction Method.
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